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张文利 (张文利.) | 陈开臻 (陈开臻.) | 刘鈺昕 (刘鈺昕.) | 段玉林 (段玉林.) | 郭威 (郭威.) | 史云 (史云.)

摘要:

【目的】随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点。然而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3模型,设计并实现一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度果实检测。【方法】该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计算量,满足在边缘设备上实时运行要求;并针对柑橘果实小尺度特点,通过添加浅层网络检测分支优化模型小目标检测性能,提升检测精度。【结果】将模型部署在边缘设备Jetson TX2 nano上进行测试,模型m...

关键词:

Jetson TX2 nano Yolov3 小目标 果实检测 轻量化

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部
  • [ 2 ] 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
  • [ 3 ] 日本东京大学田间表型实验室

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来源 :

中国农业信息

年份: 2021

期: 01

卷: 33

页码: 28-36

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